Le opportunità e gli svantaggi creatisi contestualmente alla crisi economica hanno dato vita ad uno contesto in cui un crescente numero di paesi cerca di attrarre e reclutare talenti dall’estero, innescando una competizione a cui l’Unione Europea 54 (UE) partecipa promuovendo la concorrenza fra gli schemi immigratori nazionali dei singoli paesi e l’armonizzazione delle strategie di attrazione dei cervelli attraverso policy condivise.
Seguendo tale direzione, l’UE ha introdotto la direttiva EU Blue Card che prevede procedure di ingresso privilegiate (fast-track) e facilita l’immigrazione degli altamente qualificati dall’esterno, previo soddisfacimento di determinate condizioni.
52 Secondo quanto riportato dal dossier IDOS (Centro Studi e Ricerche IDOS, 2018), l’incidenza
dell’immigrazione in Italia è rimasta sostanzialmente invariata rispetto al 2013, stimando intorno ai 5,3 milioni il numero di persone immigrate. Dal 2008 al 2013, al contrario, il numero degli immigrati è salito del 43,4 %. I dati ISTAT rilevano un tasso di occupazione degli stranieri residenti, per la fascia 15-64 anni, pari a circa il 60,6% nel 2017 di cui la maggior parte è occupata nei settori dei servizi di cura e collettivi (al 37,3%) cui seguono il settore alberghiero, agricolo e edile con percentuali inferiori al 20% (Direzione Generale dell’Immigrazione e delle politiche d’integrazione, 2018).
53 Su questo punto, un’interessante ricerca realizzata dal Centro Studi ImpresaLavoro, sulla base dei dati ISTAT
ed EUROSTAT, ha messo in luce il grado della “sostituzione” registrando un aumento dell’occupazione per gli stranieri (del 45,3%) dal 2008 al 2018 a fronte di una riduzione degli occupati italiani (del 3%), un differenziale che sebbene abbia contribuito alla ripresa dell’occupazione complessiva, agisce come meccanismo espulsivo. I dati indicati sono reperibili al sito https://impresalavoro.org/negli-ultimi-dieci-anni-gli-occupati-stranieri- 764mila-sostituito-italiani-640mila/, da me consultato il 30 aprile 2019.
54 L’Unione Europea si distingue per essere uno dei grandi poli della regionalizzazione economica ed è
caratterizzata da un complesso di fattori, flussi, relazioni economiche, demografiche, stabili e non, favorite dalla libertà di circolazione, che, interagendo, generano meccanismi e dinamiche migratorie proprie, individuando un vero e proprio sistema migratorio.
69
In funzione dell’obiettivo della presente tesi, alcune prove empiriche indicative della competizione intra-Europea per l’attrazione e il trattenimento del personale altamente qualificato dall’estero emergono attraverso l’analisi dei risultati dell’implementazione della direttiva EU Blue Card.
Preliminarmente è stata scattata una fotografia statica al 2017 dei primi cinque Stati Membri (SM) dell’Unione che hanno rilasciato il numero maggiore di Blue card ai lavoratori qualificati provenienti da paesi terzi (Fig. 7) a seguire è stato calcolato il numero di Blue card rilasciate dagli stessi a partire dal 201255 (Fig. 8). Ai fini comparativi, è necessario dedicare parallelamente attenzione ai dati che misurano le conseguenze prodotte sulle dinamiche di sviluppo di ciascun paese considerato, secondo i dati degli investimenti in R&S e nell’istruzione, indicatori significativi del processo di realizzazione della knowledge society forniti dai database statistici EUROSTAT e UNESCO.
FIG. 7: COMPARAZIONE DELL’IMPLEMENTAZIONE DELLA DIRETTIVA EU BLUE CARD NEL 201756.
55 Come specificato dalla metodologia CESifo-DICE, i dati specifici riguardanti l’implementazione della Blue
Card sono quelli raccolti dalla Commissione Europea attraverso i database statistici nazionali, sono reperibili al sito https://ec.europa.eu/immigration/bluecard_en ( da me consultato in data 6 marzo 2019) e fanno riferimento al database EU Blue Cards by type of decision, occupation and citizenship, aggiornato al febbraio 2019.
56 I dati si riferiscono all’anno 2014, salvo dove diversamente indicato: * dati del 2017; ** dati del 2018.
Paese Tassa Periodo di validità Soglia retributiva Blue Card rilasciate nel 2017 Soglia speciale
Francia 269 Euro 36 mesi 53.836 Euro* 1.037 -
Germania 140 Euro 48 mesi 52.000 Euro** 20.541
40.560 Euro** Per posizoni lavorative
a scarsa offerta (scienziati naturali, matematici, ingegneri,
dottori e personale accademico ICT) .
Italia 274 Euro 24 mesi 25.500 Euro* 301 -
Lussemburgo 80 Euro 24 mesi 73.998 Euro** 671
59.198 Euro ** Per matematici, statistici e personale
ICT.
Polonia 111 Euro 24 mesi 16.847 Euro* 471 -
Normativa UE Blue Card, 2018 - Database CESIfo-DICE
Nota: i dati in Euro si riferiscono tutti al 2014, salvo dove indicato diversamente. * Dati del 2017. ** Dati del 2018.
70
A un primo sguardo (Fig. 7), si nota immediatamente l’implementazione eterogenea dello schema fra gli SM e come ciò, chiaramente, non consente un’effettiva armonizzazione delle policy di selezione, generando inefficienze anche dal punto di vista comparativo e in termini di obiettivi.
La Germania risulta il paese winner della competizione intra-Europea, con un numero di Blue card rilasciate nel 2017 pari a 20541, distaccandosi fortemente dalla Francia, che ne ha rilasciate solo 1037, e segnando una distanza incolmabile con gli altri SM. La significatività degli altri dati non è stata presa in considerazione nel presente lavoro, ma è possibile asserire che il periodo di validità possa giocare un ruolo magnetico cruciale per la richiesta della Blue card da parte dei professionisti qualificati stranieri a condizione di gap non significativi fra soglie retributive.
Per quanto riguarda invece il dato storico del numero delle Blue Card rilasciate (Fig. 8), anche in questo caso la Germania risulta vincente arrivando a decuplicare il numero, già ampliamente superiore rispetto agli altri SM considerati, dal 2012 al 2017. Sebbene nel suddetto periodo tutti gli Stati analizzati hanno prodotto risultati positivi, vedendo aumentare il numero delle Blue Card rilasciate e segnando percentuali molto alte, è superfluo ma necessario evidenziare come si siano fermati a cifre sostanzialmente basse rispetto al paese teutonico, delineando quindi una forbice complessiva in tendente crescita.
FIG. 8: CRONOLOGIA DEL NUMERO DI BLUE CARD RILASCIATE PER STATO (2012-2017).
2.584 20.541 126 1.037 183 671 2 471 6 301 0 5.000 10.000 15.000 20.000 25.000 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Germania Francia Lussemburgo Polonia Italia
71
Associando a questi valori le comparazioni rispetto alle tendenze degli indici, già analizzati per il caso italiano, quali PIL pro capite (Fig. 9), spesa in R&S su PIL (Fig. 10) e spesa pubblica nell’istruzione (Fig. 11), è possibile individuare alcune motivazioni di carattere strutturale attraverso una valutazione dei differenziali numerici fra i dati disponibili per i paesi considerati.
FIG. 9: PIL PRO CAPITE DI FRANCIA, GERMANIA, ITALIA, LUSSEMBURGO E POLONIA (2008-2017) A PARITÀ DI POTERE D’ACQUISTO (EU-28=100)57.
La figura (Fig. 9) mostra chiaramente come il Lussemburgo vanti un PIL pro-capite molto superiore rispetto agli SM, i quali, ad esclusione della Polonia, fanno registrare sia una lieve diminuzione generale.
Il dato del PIL pro capite non sembra avere un effetto significativo nello spiegare le motivazioni strutturali complessive al contesto Europeo dell’application dei migranti
57 Il Prodotto Interno Lordo (PIL) è un misura dell'attività economica nazionale. È definito come il valore
aggregato di tutti i beni e servizi prodotti al netto dei beni e servizi usati per la loro produzione. Il PIL pro capite è un indicatore che misura il benessere medio dei cittadini in potere d'acquisto. Viene qui espresso in relazione alla media degli SM UE (EU-28) impostata =100. Ciò consente di ottenere una misura comune che elimina le differenze nei livelli di prezzo e permette di ottenere comparazioni volumetriche significative del PIL fra i Paesi. Dati EUROSTAT disponibili al sito https://ec.europa.eu/eurostat, aggiornati al 1 dicembre 2018 e consultati in data 6 marzo 2019. 106 108 104 117 124 124 106 98 96 262 261 253 55 67 70 0 50 100 150 200 250 300 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Francia Germania Italia Lussemburgo Polonia
72
qualificati alla Blue Card. Se si analizzano il caso tedesco e quello francese risulta abbastanza chiaro quanto sia la stabilità media del livello del dato misurato a fornire un incentivo funzionale all’attrazione dei migranti, diversamente dal contesto italiano che mostra una significativa caduta ben al di sotto della media comunitaria, perdendo in 10 anni ben 10 punti. La Polonia al contrario mostra un incremento del PIL pro capite di circa il 28% e un effetto moltiplicativo significativo sul numero delle applicazioni alla Blue Card. In sintesi, non si può indicare una diretta correlazione tra PIL pro capite e il numero delle Blue Card rilasciate ma i dati sono funzionali a una spiegazione che interroghi anche le altre variabili indicate.
FIG. 10: TASSO DI SPESA DOMESTICA IN RICERCA E SVILUPPO (R&S) DI FRANCIA, GERMANIA, ITALIA, LUSSEMBURGO E POLONIA (2008-2017), IN % SUL PIL58.
Guardando al tasso di spesa domestica in R&S (Fig. 10) è possibile notare una maggiore correlazione positiva con il dato delle Blue Card rilasciate. La Germania ha mantenuto il livello degli investimenti in R&S molto vicino al 3% del PIL, il doppio rispetto a quelli di Italia e Lussemburgo che riflettono una invece minima flessione, mentre la Polonia ha
58 Spesa nazionale lorda in R&S, sia pubblica che privata, in % sul PIL. L'indice Ricerca e sviluppo (R&S)
comprende il lavoro creativo intrapreso in modo sistematico per incrementare lo stock di conoscenza, includendo quella umana, culturale e della società nel complesso, e l'uso di questa per valutarne nuove applicazioni possibili. Dati EUROSTAT disponibili al sito https://ec.europa.eu/eurostat, aggiornati al 17 dicembre 2018 e consultati in data 6 marzo 2019. 2,06 2,23 2,25 2,6 2,82 3,02 1,16 1,31 1,35 1,62 1,3 1,26 0,6 0,87 1,03 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Francia Germania Italia Lussemburgo Polonia
73
mantenuto un tasso basso, seppur in lieve crescita. La Francia ha sostenuto, invece, un livello stabile della spesa in R&S.
Questi dati sono conformi ai numeri delle Blue Card rilasciate ed evidenziano ancora una volta la capacità della Germania di posizionarsi come vincitrice della competizione per l’attrazione dei talenti, attraverso una politica di rigorosi investimenti in R&S, sia da parte del settore pubblico che di quello privato.
In merito alla spesa pubblica complessiva nell’istruzione, la pubblicazione Education at a Glance (OECD, 2018a) evidenzia una grande variazione fra i paesi per quanto riguarda i percorsi formativi disponibili, la durata dei programmi e l’organizzazione degli insegnamenti, correlando gli investimenti nell’istruzione a quelli in R&S:
«I paesi OCSE, in cui la maggior parte delle attività in R&S sono svolte da istituti di istruzione terziaria, tendono a riportare una percentuale più elevata della spesa in istruzione rispetto al PIL a differenza dei paesi in cui la tali attività sono svolte in altre istituzioni pubbliche o nel settore industriale» (OECD, 2018: 262, trad. personale).
La comparazione del tasso di spesa pubblica totale in Istruzione (Fig. 11) mostra un trend stabile per tutti gli SM considerati sempre sopra il 4%.
Se la Francia risulta il paese che fa maggior spesa pubblica in Istruzione mantenendosi sempre a circa il 5,5%, questo dato risulta essere nella media con i paesi OCSE. Italia e Polonia invece hanno diminuito, seppur di poco, il tasso di spesa pubblica in Istruzione dal 2008 al 2015, rispettivamente di 0,4 e di 0,2 punti percentuali.
I dati UNESCO disponibili per il Lussemburgo non consentono di effettuare un confronto significativo se non per attestarne la posizione di coda rispetti agli altri SM, con un tasso di poco inferiore: 4% al 2015.
Complessivamente la comparazione effettuata in relazione a questi tre tipi di dati non consente di fornire indicazioni per una correlazione diretta con quelli disponibili sul numero delle Blue Card rilasciate.
74 FIG. 11: TASSO DI SPESA PUBBLICA TOTALE IN ISTRUZIONE DI FRANCIA, GERMANIA, ITALIA, LUSSEMBURGO E POLONIA (2008-2015), IN % SUL PIL59.
È possibile al contempo tentare di offrire una spiegazione dei risultati conseguiti dalla Germania, proprio in merito alla stabilità nel tempo della spesa in R&S. Si tratta del segnale che la politica tedesca porta avanti una visione programmatica legata all’attrazione sistematica e alla formazione di quelle figure professionali qualificate di cui il mercato del lavoro nazionale necessita.
Come mostra la figura (Fig. 12), il mantenimento della spesa sostenuta in R&S nel periodo 2012-2017 risulta molto significativo ai fini comparativi, riflettendo maggiormente i numeri delle Blue Card rilasciate per lo stesso periodo e delineando una possibile correlazione positiva fra le due variabili.
59 Tasso di spesa pubblica per l'istruzione (in % sul PIL). Indica la spesa pubblica complessiva per l'istruzione. Il
settore pubblico finanzia l'istruzione e l'educazione, sia sostenendo direttamente le spese correnti e in conto capitale delle istituzioni scolastiche, sia sostenendo gli studenti e le loro famiglie con borse di studio e prestiti pubblici; nonché trasferendo sussidi pubblici per attività educative a organizzazioni profit e no-profit. Entrambe le tipologie di transazioni sono riportate come spesa pubblica totale per l'istruzione. Dati UNESCO disponibili al sito http://data.uis.unesco.org/Index.aspx, aggiornati a febbraio 2019 e consultati in data 6 marzo 2019.
5,5 5,5 5,5 4,4 4,9 4,8 4,4 4,1 4,1 4,1 4,0 3,9 5,0 4,8 4,8 0,0 1,0 2,0 3,0 4,0 5,0 6,0 7,0 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Francia Germania Italia Lussemburgo Polonia
75 FIG. 12: RAPPORTO FRA BLUE CARD COMPLESSIVE RILASCIATE (2012-2017) E SPESA MEDIA PER SM IN R&S NELLO STESSO PERIODO DI RIFERIMENTO.
Graficamente, il posizionamento relativo nella categoria winners è spiegabile in termini di modalità di distribuzione intra-muros della spesa in R&S, andando ad osservare il numero di richieste di brevetti (EPO)60. Il Rapporto sulla Conoscenza pubblicato dall’ISTAT (2018c) registra una riduzione generale dell’intensità brevettuale dell’UE nel periodo 2008- 2013, confermando però le alte richieste della Germania che si posiziona fra i primi 3 Stati con più di 250 richieste per milione di abitanti a differenza della Polonia che non arriva a 8 richieste per milione di abitanti. Gli altri SM considerati hanno richiesto un numero di brevetti inferiori della metà rispetto all’intensità dei brevetti tedeschi.
Dalla lettura complessiva dei dati, la Germania, in quanto polo centrale dell’Europa settentrionale per l’innovazione, appare confermarsi vincitrice della battle for brains intra- Europea relativamente agli SM considerati, in linea con quanto emerso recentemente in letteratura (Pugliese, 2018; Saint-Blancat, 2017; Tomei, 2017).
60 Le statistiche sui brevetti stimano una misura dell’intensità innovativa dei sistemi economici nazionali,
complementare alle attività di R&S (Florida et al., 2015). L’intensità brevettuale misura il numero di richieste di brevetti in base alla popolazione (per milione di abitanti), considerando unicamente i brevetti depositati presso l’Ufficio europeo (EPO). Ciò consente di fornire una rappresentazione del vantaggio tecnologico di un paese per settore industriale, come rapporto tra la quota di brevetti relativi a tale settore sul totale nazionale (ISTAT, 2018c). 0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 0 10.000 20.000 30.000 40.000 50.000 60.000 70.000 80.000 90.000 Francia Germania Italia Lussemburgo Polonia MEDIA Blue Card MEDIA R&S winners
losers
EPO+
76
Sebbene lo scopo della direttiva EU Blue Card, pur nella logica degli schemi immigratori selettivi, fosse quello di armonizzare la legislazione comunitaria in materia, ha, in realtà, consentito agli SM di poter decidere sostanzialmente in maniera autonoma, grazie alla possibilità d’implementazione differenziata, il numero di migranti altamente qualificati da ammettere nel mercato del lavoro nazionale (Cerna, 2013). Il risultato raggiunto non consente però di trarre conclusioni entusiaste. Il basso numero complessivo di Blue Card rilasciate dagli SM dal 2012 al 2017, che ammonta a poco più di 90mila, è «una goccia nell’oceano rispetto alla competizione globale dei talenti» (Ricci e Coccia, 2019) e non lascia spazio a dubbi, rivelando la loro scarsa capacità nell’attrarre e trattenere al proprio interno i talenti necessari per sopperire alle carenze di lavoro qualificato e testimoniando la debolezza del sistema Europa in questo ambito. Ulteriori conferme a queste tendenze sono state mostrate da Docquier e Machado (2015) che, prevedendo un’acutizzazione della corsa per attirare talenti, discutono degli scarsi benefici prodotti dalla loro diseguale distribuzione. Sebbene la competizione globale abbia ridotto il divario di reddito medio tra l'UE-e gli Stati Uniti, tuttavia, essa si rivela una competizione fragile che distribuisce il brain gain europeo in modo non uniforme e «paesi come Germania […] e il Lussemburgo beneficiano meno degli Stati Uniti, del Canada o dell'Australia» (Docquier e Machado, 2015: 541).
La debolezza dei programmi per l’attrazione dei lavoratori migranti altamente qualificati e i nuovi deflussi di emigrazione dei professionisti native dimostrano la razionalità de facto discriminatoria delle politiche degli Stati e delle regioni economiche Europee, misurata sulla base degli interessi economici locali e delle percezioni spesso conflittuali rispetto alla narrativa prevalente della competitività (Campomori e Caponi, 2013).
Ricapitolando la competizione per l’attrazione dei talenti produce quindi forti disuguaglianze in termini brain distribution fra i Paesi. Si configura, quindi, un sistema stratificato di management e sfruttamento del capitale umano che, pur assumendo un’apparente dinamica circolatoria, è ancora saldamente ancorato a prospettive politico- istituzionali nazionaliste e discorsi pubblici restii a codificare, e leggere in modo armonizzato, la gestione comunitaria di un circuito unico di migrazione qualificata in grado di valorizzare sistematicamente le abilità e i saperi in movimento.
Questi flussi sono articolati dai meccanismi generati dall’impatto prodotto dalle dinamiche economiche di semi-periferizzazione che hanno separato l’Italia dalle economie centrali dell’Europa Settentrionale (scarsi investimenti in R&S, disoccupazione, crescita della precarietà e dei settori informali del lavoro) e potenziati dai dispositivi biopolitici che incentivano la migrazione qualificata verso i poli dello sviluppo economico attraverso visti di lavoro privilegiati (Cerna e Czaika, 2016), anche al di fuori dell’area comunitaria. L’attrito fra le trasformazioni intercorse in ambito economico e giuridico struttura la trasformazione sociale del contesto italiano e costituisce la dimensione contestuale delle dinamiche e della composizione dei flussi migratori.
77
7. LAUREATI ITALIANI ALL’ESTERO. I RISULTATI DELL’ANALISI QUALITATIVA.
Da più parti si registra il carattere di emergenzialità che ha assunto l’emigrazione dei laureati italiani, legandola «in parte dall’andamento negativo del mercato del lavoro italiano […] che […] spinge i giovani più qualificati a investire il proprio talento nei Paesi esteri in cui sono maggiori le opportunità di carriera e di retribuzione» (Tripodi, 2018) o leggendola come un «atto di resistenza soggettiva contro la precarietà […], l’assenza di misure di welfare universali […], i tagli alla spesa pubblica» (Ciccarelli, 2019).
Nella sezione precedente è stata vagliata la relazione fra flussi migratori qualificate e le dinamiche strutturali riconfigurando la natura dei fattori push-pull. Nella presente, attraverso l’analisi qualitativa delle 8 interviste, verranno indagate le modalità di attivazione delle risorse e delle capacità riflessive dei singoli individui e i processi di accondiscendenza al dispositivo dell’imprenditorialità che determinano le caratteristiche delle soggettività mobili.
È stato messo in luce come il modello produttivo capitalista contemporaneo61 si estende in modo più diretto alle vite emotive e alle relazioni fra le persone, al di fuori del luogo di lavoro (Marazzi, 1999; Morini e Fumagalli, 2009). In un tale contesto, sempre più caratterizzato dalla flessibilità e attraversato dalla circolazione del sapere, in cui l’incertezza e le mutate percezioni del tempo di lavoro hanno creato un conflitto tra la personalità e l’esperienza (Giddens, 1994; Sennet, 2016), viene messa a rischio la capacità trasformativa individuale nel rendere biograficamente coerente la propria vita personale.
I soggetti sono impegnati nella costruzione dei propri percorsi di vita, negoziando continuamente opportunità e predisposizioni con una realtà instabile, che non può essere programmata. Questo continuo processo di ridefinizione rende difficile mantenere un senso di continuità (Harvey, 1997) e comprime la vita in un presente sospeso privo di prospettive (Bauman, 2007), un periodo che si articola come una «successione di progetti» (Boltanski e Chiapello, 2014): le persone transitano da un progetto all’altro, adattandosi continuamente alle circostanze mutevoli, sfruttando le opportunità di imparare per arricchire le proprie competenze. Il momento del passaggio da un progetto a un altro rappresenta l’occasione per accrescere la propria impiegabilità e le risorse mobilitabili successivamente: uno spazio- tempo strategico in cui investire riflessivamente, addestrarsi e disporsi nei confronti dell’incertezza (Leccardi, 2009). I soggetti sono giudicati inadeguati a ottenere e mantenere una posizione stabile, in conformità all’emergente orientamento che ne sottolinea la scarsa impiegabilità e che pone l’accento sulla formazione e la qualificazione in modo da poter soddisfare le esigenze del neoliberismo. Le difficoltà occupazionali sono state affrontate politicamente legittimando i rapporti contrattuali temporanei e delegando ai singoli individui la responsabilità di accrescere le proprie competenze per rendersi occupabili.
61 La critica post-operaista caratterizza il modello produttivo attuale con il mutamento del rapporto tra tempo di
lavoro e tempo di non lavoro, tra produzione e consumo, tra produzione e riproduzione, tra lavoro manuale e lavoro intellettuale (Fumagalli, 2007).
78
Il caso dei laureati italiani espatriati testimonia efficacemente il funzionamento di questi meccanismi. Poiché lavoratori mobili della conoscenza essi si sentono “tenuti in panchina” (Mezzadra e Neilson, 2014), in un periodo di sospensione in cui le loro competenze e qualità, acquisite in seguito a grandi sacrifici materiali, sono sprecate, poiché devono eventualmente svolgere lavori non qualificati, e devono essere continuamente aggiornate per adattarsi alle esigenze del mercato del lavoro globale, riducendo, di fatto, la validità della differenza fra lavoro qualificato e non qualificato. I percorsi d’inclusione nei paesi di destinazione dei lavoratori qualificati italiani sono così soggetti a dinamiche temporanee e graduate d’inclusione ed esclusione, che dipendono dalla continuità della permanenza, dalla durata e dal tipo di contratto di lavoro o di progetto, dalle possibilità economiche, dalla disponibilità di reti sociali e relazionali. Si tratta di un’inclusione temporanea e funzionale alle esigenze della società ricevente, descritta come differenziale (Mezzadra e Neilson, 2014), in altre parole, associata ai processi di precarizzazione del mercato del lavoro e stratificazione dei sistemi di accesso, e sempre frizionale (Tomei, 2017) perché dipesa dalla successione di periodi di lavoro e non lavoro, di sospensione dedicati agli investimenti e all’attesa, scandita da successi e soddisfazioni o da fallimenti e delusioni, progettando nuove partenze o ritorni in patria.
Mediante l’analisi qualitativa dei testi delle interviste, elaborata tramite software RQDA, è stato possibile tentare di ricostruire il percorso d’inclusione dei laureati italiani